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增云 2025年10月16日 04:00:11 IT运维 2

一文讲述LSTM及其变体

一文讲述LSTM及其变体标准的LSTMLSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆）是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），能够学习长期依赖关系。LSTM通过引入三个门（遗忘门、输入门、输出门）和一个细胞状态（Cell State）来实现对信息的长期记忆和选择性遗忘。

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LSTM的变体门控循环单元（GRU）：GRU是LSTM的一种简化版本，将忘记门和输入门合并为一个更新门，同时简化了细胞状态的计算。GRU在保持性能的同时，提高了计算效率。堆叠LSTM细胞：通过将多个LSTM细胞堆叠在一起，可以处理更复杂的序列数据，并捕获更多的依赖关系。

然而，LSTM的参数较多，训练难度较大，因此在一些对训练速度和模型复杂度有要求的场景中，可能会选择使用效果相近但参数更少的GRU等变体。通过以上介绍，相信读者已经对LSTM有了较为清晰的认识。LSTM虽然复杂，但其背后的原理和设计思路却是非常巧妙和值得学习的。

LSTM的基本概念RNN与LSTM的关系：RNN（循环神经网络）是一种能够处理序列数据的神经网络，它通过循环连接的方式，使得网络能够记住之前的信息。LSTM是RNN的一种变体，它通过引入“门”机制，增强了网络对长期信息的记忆能力。LSTM的“门”机制：遗忘门：决定从上一个细胞状态中丢弃哪些信息。

LSTM模型介绍 LSTM（Long Short Term Memory）是一种具有记忆长短期信息能力的神经网络，它属于循环神经网络（RNN）的一种变体。相比于传统的RNN，LSTM能够更有效地解决长期依赖问题，即在处理长序列数据时，能够捕捉到较早时间步的信息。

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长短期记忆网络(LSTM)

1、长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决RNN在处理长序列数据时遇到的短期记忆问题。LSTM通过引入称作“门”的内部机制来调节信息流，从而能够更有效地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。

2、长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），旨在解决标准RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失和梯度爆炸问题。历史背景与概念的提出 LSTM的历史背景可以追溯到20世纪90年代中期，最初由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber于1997年提出。

3、一文搞懂 LSTM（长短期记忆网络）LSTM的本质RNN面临问题：短时记忆：RNN在处理长序列时，较早时间步的信息在传递到后面的时间步时可能会逐渐消失或被覆盖，导致难以捕捉和利用序列中的长期依赖关系。

4、DeepMind和牛津大学在ICLR 2020上发表了一篇题为《MOGRIFIER LSTM》的论文，提出了一种新的长短期记忆网络（LSTM）改进方法——MOGRIFIER LSTM。该方法通过新增的门机制，使当前输入与隐藏状态得到充分的交互，从而获得了更佳的上下文相关表达。